Буквально на днях я наткнулся на эту формулу во время одного из своих выпускных курсов: Как человек, имеющий опыт работы в теории управления и глубоком обучении, я очень привык, что мои формулы работают с произвольными коэффициентами. Знаете, мне нравятся мои дельты, эпсилоны и альфы. Конечно, ради моей точки зрения, давайте проигнорируем случайные «хакерские» техники, используемые в глубоком обучении, чтобы заменить более глубокое понимание лежащей в основе теории. Эта область..

Ниже приведены ключевые термины машинного обучения, которые я решил перечислить, поскольку я считаю, что их необходимо знать и уметь различать друг друга, чтобы лучше изучать машинное обучение. Я понимаю, что это не весь список терминов, но я буду обновлять эту статью по мере того, как буду сталкиваться с новой терминологией. Гипотеза . Гипотеза – это определенная функция, которая, как мы полагаем (или надеемся), похожа на истинную функцию, целевую функцию , которую мы хотим..

Все мы знаем, что каждая модель машинного обучения должна обеспечивать высокую точность (без переобучения). Это означает, что модель должна предсказывать правильный вывод данных тестирования или невидимых данных. Основная цель всех моделей машинного обучения — предсказать правильный вывод данных тестирования. Гипотеза (ч): Гипотеза — это функция, с помощью которой модель может предсказать целевое значение или результат. Это просто функция с некоторыми коэффициентами и переменными...

Путь к мечте редко бывает линейным. Путь к счастью должен идти зигзагами. В этой статье мы узнаем о линейной регрессии и типах линейной регрессии. ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ - ›Идея регрессии состоит в том, чтобы взять непрерывные данные и найти наиболее подходящую линию для этих данных. 1. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ГИПОТЕЗЫ y = b + m x его также можно записать как: - h (x) = theta (0) + theta (1) x в основном цель регрессии - найти, что такое m & b. Что лучше всего подходит? Он..